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LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

在这一系列的博客文章/视频中，我将介绍先进的RAG技术，旨在优化RAG工作流程，并解决原始RAG系统中的挑战。

RAG 检索

MidjourneyV6高级提示词技巧（人物篇）

与之前的版本相比，这个模板的结构并没有太大变化，但由于V6在理解提示词方面的能力提高了，所以增加了一些细节。

Midjourneyv6 文生图提示词

13.5K Star ! Fish Speech Windows本地搭建，能否达到官方的级别？强烈推荐

通过优化的声学模型和语言模型，确保语音的自然度和准确性，使其在多种场景下都能提供高质量的语音输出。

Fish Speech 本地搭建

CMU华人打破大模型黑盒，Llama 2撒谎被一眼看穿！脑电波惨遭曝光，LLM矩阵全破解

因此，与概念相关的神经活动的自然位置是与刺激中的概念相对应的token。

大模型

什么是BERT？

BERT论文发表时提及在11个NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）任务中获得了新的state-of-the-art的结果，令人目瞪口呆。

embedding

【语音领域-又双叒更新】阿里开源FunAudioLLM: 2大核心模型、5大亮点功能！效果炸裂！手把手带你理论+实战部署推理!

整体项目的框架如下: 核心模型一: 语音识别模型SenseVoice介绍 SenseVoice 是一个全面的语音基础模型，旨在执行各种语音理解任务，包括自动语音识别（ASR）、语言识别

asr tts 声音

大模型时代-行业落地的再思考

我自己在现阶段是比较坚定地支持通用大模型的，觉得行业大模型的前景堪忧，也比较坚决地拒绝了几个行业大模型的创业邀请，写个文章记录了自己对行业大模型的思考。

大模型

中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型

在线转换：Colab用户可利用本项目提供的notebook进行在线转换并量化模型手动转换：离线方式转换，生成不同格式的模型，以便进行量化或进一步精调推理与部署本项目中的相关模型主要支持以下量化

大模型

AI爆文写作：4招，把AI变成你的写作助手

2、找案例：使抽象观点具体化案例会让文章更具说服力，当你要论证“自信心对孩子成长的重要性”，单纯讲道理别人可能看懒得听。

写作提示词创作

11个情感刺激Prompt，高效提升AI大模型性能

强调AI输出内容的重要性，让模型自我检查输出结果。

Prompt 大模型

迄今为止，最强ChatGPT写论文技巧，总共6步，手把手告诉你！

但，自从ChatGPT横空出世，一切都不一样了。

chatgpt 提示词

Mokker，想取代商业棚拍效果的场景生成AI

有别于其他的生成式工具，Mokker有她特别用心和擅长的地方，专注帮你更换合适的商品场景，如果有一张产品图了，那么可以通过Mokker的摄影道具，添加自己想要的道具模型到场景中，然后靠谱的AI就会生成一张融合产品在内的准确场景

Mokker 图生图

停用词(Stop Words)的价值、收集与使用

引言我刚开始接触自然语言处理时，做的第一个练手任务是文本分类。

停用词

秒懂AI-深度学习五大模型：RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT简介

经典案例：文本分类 2、CNN（卷积神经网络）时间：20世纪90年代末至21世纪初关键技术：卷积运算和池化操作处理数据：适合处理图像数据应用场景：计算机视觉、图像分类、物体检测等 CNN

大模型学习

打造音乐传奇：Suno推出音乐生成模型Suno V3，让每个人都能成为作曲家

激动人心！

suno 歌曲音乐

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